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卡尔曼滤波方法是一种应用广泛的估值方法,但其要求系统数学模型已知,而广义卡尔曼滤波与卡尔曼滤波相比并不需要系统数学模型已知,具有更强的现实意义.从泛函分析的角度讨论了连续函数的最佳逼近问题,并以此为基础提出了广义卡尔曼滤波的信号模型和递推公式.最后通过广义卡尔曼滤波与经典卡尔曼滤波仿真曲线的比较,验证了广义卡尔曼滤波的有效性.